H.264/AVC是由国际电信联合会的视频专家组和国际标准化组织的运动图像专家组组成的联合视频小组制定的下一代视频压缩标准。新标准采用了一些先进算法，因此具有优异的压缩性能和极好的网络亲和性，满足低码率情况下的高质量视频的传输。 H.264/AVC采用的先进算法包括多模式帧间预测、1/4像素精度预测、整数变换量化、去方块滤波和熵编码。本论文着重对整数变换与量化、去方块滤波做了研究。整数变换是一种只有加法和移位的运算，量化可以通过查表和乘法操作就可以完成，避免了反变换的时候失配问题，没有精度损失；去方块滤波是一种用来去除低码率情况下的每个宏块的块效应，提高了解码图像的外观。 本文主要从算法研究和硬件实现两方面着手，在算法研究方面设计了一个可视化测试软件，在硬件实现方面主要对整数变换、量化和去方块滤波做了研究和实现。视频压缩技术的关键在于视频压缩算法及其芯片的实现，FPGA可重复使用，设计修改灵活，片内资源丰富，具备DSP模块等优势。在本论文的目标实现部分模块FPGA的硬件设计，用Verilog完成了关键部分的设计。首先简要介绍了视频压缩基本原理，常用视频压缩标准及其特性以及国内外的研究动态，并对H.264标准基本档次所涉及的核心技术进行了详细介绍，两种分层结构分别讨论。其次在掌握了H.264.算法及编解码流程的基础上，设计了基于H.264编解码的可视化软件平台。然后详细介绍了整数变换、量化、反变换和反量化核心模块的设计和实现，并在Altera的软件和开发板上进行了仿真验证；对去方块滤波算法做了软件研究测试，并给出了一种改进的硬件整体结构设计。最后，对全文工作进行了总结和对未来研究工作做了展望。我在课题中所做的主要工作有： 1.查阅相关文献，熟悉H.264.标准及整数变换、量化和去方块滤波等算法。 2.用VC++完成了基于H.264编解码的可视化软件平台设计。 3.用Verilog完成了整数变换量化、反变换反量化模块FPGA设计与验证。 4.去方块滤波器的算法研究、仿真和硬件整体结构设计。
上传时间： 2013-04-24
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随着科学技术的发展与公共安全保障需求的提高，视频监控系统在工业生产、日常生活、警备与军事方面的应用越来越广泛。采用基于 FPGA 的SOPC技术、H．264压缩编码技术和网络传输控制技术实现网络视频监控系统，在稳定性、功能、成本与扩展性等方面都有着突出的优势，具有重要的学术意义与实用意义， 本课题所设计的网络视频监控系统由以Nios Ⅱ为核心的嵌入式图像服务器、相关网络设备与若干PC机客户端组成。嵌入式图像服务器实时采集图像，采用H．264 编码算法进行压缩，并持续监听网络。PC机客户端可通过网络对服务器进行远程访问，接收编码数据，使用H．264解码算法重建图像并实时显示，使监控人员有效地掌握现场情况， 在嵌入式图像服务器设计阶段，本文首先进行了芯片选型与开发平台选择。然后构建图像采集子系统，采用双缓存乒乓交换的方法设计图像采集用户自定义模块。接着设计双Nios Ⅱ架构的SOPC系统，阐述了双软核设计中定制连接、内存芯片共享、数据搬移、通信与互斥的解决方法。同时完成了网络服务器的设计，采用μC/OS-Ⅱ进行多任务的管理与调度， H．264视频压缩编解码算法设计与实现是本文的重点。文中首先分析H．264．标准，规划编解码器结构。接着设计了16×16帧内预测算法，并设计宏块扫描方式，采用两次判决策略进行预测模式选择。然后设计4×4子块扫描方式，编写整数变换与量化算法程序。熵编码采用Exp-Golomb编码与CAVLC相结合的方案，针对除拖尾系数之外的非零系数值编码子算法，实现了一种基于表示范围判别的编码方法。最后设计了网络传输的码流组成格式，并针对编码算法设计相应解码算法。使用VC++完成算法验证，并进行测试，观察不同参数下压缩率与失真度的变化。 算法验证完成后，本文进行了PC机客户端设计，使其具有远程访问、H．264解码与实时显示的功能。同时将H．264 编码算法程序移植到NiosⅡ中，并将嵌入式图像服务器与若干客户端接入网络进行联合调试，构建完整的网络视频监控系统， 实验结果表明，本系统视频压缩率高，监控图像质量良好，充分证明了系统软硬件与图像编解码算法设计成功。本系统具有成本低、扩展性好及适用范围广等优点，发展前景十分广阔。
上传时间： 2013-04-24
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摘要：提出了一种用混合信号系统级单片机C8051F020控制GSM网络引擎TC35i实现远程数据采集的方案。描述了远程数据采集系统的原理、构成和功能，对无线通讯模块及硬件设计和软件设计部分进行了详细介绍。 关键词：远程数据采集；TC35i；C8051F020；GSM
上传时间： 2013-08-03
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随着科学技术的发展，指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统，其设计要求具有很高的实时性和易用性，因此识别算法应该具有较低的复杂度，较快的运算速度，从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台，使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera．公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入到FPGA内部，与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上，以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础，提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究，合理的改进了部分指纹识别算法；同时为了提高系统的实时性，采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述，同时改进了指纹图像的细化算法，提高了算法的性能，并设计了一套实用的指纹特征数据结构； 2、针对指纹图像预处理模块，包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波，采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明，在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上，大大提高了系统的执行速度； 3、改变了传统的单枚指纹识别方法，提出采用多枚指纹唯一标识身份，大大降低了识别系统的误识率； 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法，同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术，开发了后台指纹特征匹配服务系统，实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明，本文所提出的系统构架方案有效可行，基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势，拥有广阔的发展前景。
上传时间： 2013-08-04
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H.264/AVC是由ITU和ISO两大组织联合组成的JVT共同制定的一项新的视频压缩技术标准，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264/AVC的应用亮点。在同样的视觉质量前提下，H.264/AVC比H.263和MPEG-4节约了50％的码率。但H.264获得优越性能的代价是计算复杂度的增加，据估计其编码的计算复杂度大约为H.263的3倍，因此很难应用于实时视频处理领域。针对这一现状，业内做了大量的研究工作，力图降低其计算复杂度和提高运行效率。比如在运动估计方面，国内外在这方面的研究已经很成熟。而针对帧内/帧间预测编码的研究却较少。因此研究预测模式的快速算法具有理论意义和应用价值。 本文在详细研究H.264标准视频压缩编码特点基础上，分析了H.264帧内编码, 帧间编码及变换，量化技术的原理及特点，提出了一种基于局部边缘方向信息的快速帧内模式判决算法，通过结合SAD的模式选择方法来减少模式选择数目。它采用了Sobel梯度算子计算当前块的边缘信息，累加当前块中属于同一方向像素点的边缘矢量构造不同模式下的边缘方向直方图，以便确定最可能的预测模式。该算法有效降低了编码器的运算复杂度，在并未显著降低编码性能的情况下提升了编码器效率。仿真表明：Foreman 图像序列编码性能有了提高，其中PSNR平均降低了0.06dB，Bitrate平均降低了19.4％，这大大提高了视频传输的质量。 另外在帧间预测模式选择算法方面进行了改进研究：按顺序对不同类型进行判决，有选择地去比较可能模式，使得在有效减少需判决的模式数量的同时，结合小块模式搜索中途停止准则来确定最优模式。仿真表明：改进算法相对与原来算法能够节省很多的编码时间（平均下降了49.3％），但带来的图像质星的下降（平均下降0.08dB,可以忽略）和码率较少的增加。 同时在整数DCT变换模块中，提出了一种快速蝶形算法，使得对4×4点数据做一次变换，只需通过8×8次加法和2×8次移位运算便可完成，与原来12×8次加法和4×8次移位相比，新算法大大降低了运算复杂度。 最后介绍FPGA的特点及设计流程，并实现了H.264编解码器中变换编码及量化和熵解码模块的硬件。这种基于FPGA所实现的H.264编码视频处理模块设计具备了成本低，周期短，设计方法灵活等优点，具有广阔的市场应用前景。 仿真表明，通过使用本文提出的帧内/帧间速算法方法可使得H.264编码速度获得显著的提高，使H.264 Baseline编码器能在PC平台上实现实时编码。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：zukfu
硬件高手的设计经验分享 一：成本节约 现象一：这些拉高/拉低的电阻用多大的阻值关系不大，就选个整数5K吧 点评：市场上不存在5K的阻值，最接近的是4.99K（精度1%），其次是5.1K（精度5%），其成本分别比精度为20%的4.7K高4倍和2倍。20%精度的电阻阻值只有1、1.5、2.2、3.3、4.7、6.8几个类别（含10的整数倍）；类似地，20%精度的电容也只有以上几种值，如果选了其它的值就必须使用更高的精度，成本就翻了几倍，却不能带来任何好处。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：璇珠官人
华为硬件工程师手册 华为技术公司内部资料 做硬件的同志学习一下
上传时间： 2013-07-26
上传用户：neu_liyan
随着微电子技术的高速发展，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择，基于FPGA的图像处理专用芯片的研究将成为信息产业的新热点。 本文以FPGA为平台，使用VHDL硬件描述语言设计并实现了中值滤波、顺序滤波、数学形态学、卷积运算和高斯滤波等图像处理算法。在设计过程中，通过改进算法和优化结构，在合理地利用硬件资源的条件下，有效地挖掘出算法内在的并行性，采用流水线结构优化算法，提高了顶层滤波模块的处理速度。在中值滤波器的硬件设计中，本文提出了一种快速中值滤波算法，该算法大大节省了硬件资源，处理速度也很快。在数学形态学算法的硬件实现中，本文提出的最大值滤波和最小值滤波算法大大减少了硬件资源的占用率，适应了流水线设计的要求，提高了图像处理速度。 整个设计及各个模块都在Altera公司的开发环境QuartusⅡ以及第三方仿真软件Modelsim上进行了逻辑综合以及仿真。综合和仿真的结果表明，使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得很好的处理效果，达到较高的工作频率，处理速度也远远高于软件法处理图像，可满足实时图像处理的要求。 本课题为图像处理专用FPGA芯片的设计做了有益的探索性尝试，对今后完成以FPGA图像处理芯片为核心的实时图像处理系统的设计有着积极的意义。
上传时间： 2013-06-08
上传用户：shuiyuehen1987
高速公路隧道属于特殊路段，隧道洞内外环境差别非常大，需要在隧道内设置电光照明，以消除司机的“暗适应"与“明适应’’视觉问题，保证隧道行车安全。而当前的大部分高速公路隧道照明控制系统简单，照明光源舒适度不高，未根据洞外环境亮度，综合车速车流量及洞内烟雾浓度等因素，实时调节隧道洞内照明亮度，存在盲目加大隧道照明的亮度的问题，给行车安全带来隐患，造成能源浪费，不符合设计规范和国家节能的政策要求。 本文介绍了当前隧道照明的发展及照明灯具智能控制的研究状况，针对当前隧道照明的控制系统存在的问题，给出了基于ZigBee的隧道照明无线控制系统的 架构；分析比较了当前各种隧道照明光源的特点，针对当前普遍采用的高压钠灯照明和新兴的LED灯照明做了详细的经济效益对比，根据系统使用寿命周期内的性价比，选择大功率LED作为隧道照明灯具；在分析ZigBee协议及组网流程的基础上，设计了基于ZigBee技术的簇树型隧道照明无线测控网络，系统采用CC2430无线模块作为网络节点的硬件解决方案，对网络中的协调器、路由器及终端节点的组网及其数据处理流程进行了详细设计；设计了利用ZigBee技术作为控制命令和数据传输的可调光LED灯具，满足所提出的控制系统对灯具的要求：针对隧道照明控制参数及灯具光效难以建立精确数学模型的特点，系统采用基于专家经验的隧道照明的模糊控制算法，设计了隧道照明控制程序，并嵌入到利用WinCC设计的隧道照明的控制系统中。论文最后对所设计的系统进行了测试，验证了系统的可行性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：gundamwzc
近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：com1com2
